机器学习第二十二讲：感知机 → 模仿大脑神经元的开关系统

资料取自《零基础学机器学习》。
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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

感知机详解：模仿生物神经元的智能开关[^9-1]

感知机是最简单的神经网络单元，相当于数字电路中的与门，能够根据输入条件自动触发判断结果。通过"买冰淇淋的家庭决策"案例来理解：

核心原理（家庭决策案例）：

信息输入：天气温度（x₁=0.8）、作业状态（x₂=1.0）
权重评估：天气重要性更高（w₁=0.6 vs w₂=0.4）[^1][3]
电信号计算：0.8×0.6 + 1.0×0.4 = 0.88 + 偏置阈值（如设置b=0.1）
判断触发：0.88 > 0.1 → 输出1（去游乐园）[^1-3]

类比说明：像大脑神经元接收多个突触传来的信号，达到阈值才会触发动作电位[^9-1]

数学模型解析（咖啡机智能开关）

原理公式：

输出结果 = 激活函数(Σ(输入×权重) + 偏置)

电路实验案例：

# 输入参数（温度，时间）
X = [[80°C, 120s],  # 合格咖啡[60°C, 50s]    # 不合格咖啡
]
w = [0.7, 0.3]  # 温度更重要
b = -0.5         # 激活阈值# 计算触发情况
合格信号 = 80*0.7 + 120*0.3 - 0.5 = 83.5 → 激活
不合格信号 = 60*0.7 + 50*0.3 - 0.5 = 52.5 → 未激活

效果：成功过滤掉不合格咖啡参数组合[^1-3][9-1]

类型对比（不同智能开关特性）

| 激活函数 | 逻辑门对应 | 典型应用 | [参考材料3] |
|----------------|------------|------------------|
| 阶跃函数 | 与门 | 简单二元分类 |
| Sigmoid函数 | 概率门 | 软性决策系统 |
| ReLU函数 | 整流器 | 深度学习基础单元 |

案例对比：

原始感知机：判断邮件是否为广告（spam/not spam）
多层感知机：淘宝推荐系统判断用户购买意向强度
现代变体：自动驾驶的紧急制动信号生成[^9-1]

学习机制（学生答题对比实验）

权重调整过程：

代码实现：

class Perceptron:def __init__(self):self.w = [0.5, 0.5]  # 初始权重self.b = -0.4        # 初始阈值def train(self, X, y):for inputs, label in zip(X, y):prediction = self.predict(inputs)error = label - predictionself.w = [w + error * x for w, x in zip(self.w, inputs)]self.b += error